appAI1.py

import os
import io
import base64
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from flask import Flask, render_template, request, send_file
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from xhtml2pdf import pisa
from datetime import datetime
import openai
import re

app = Flask(__name__)

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def formatar_brl(valor):
    return f"R$ {valor:,.2f}".replace(",", "X").replace(".", ",").replace("X", ".")

def formatar_texto_analise(texto):
    # Quebra linhas e cria parágrafos, destacando palavras/chaves importantes
    paragrafos = texto.strip().split('\n')
    paragrafos_html = []
    for p in paragrafos:
        p = p.strip()
        if not p:
            continue
        # Destacar palavras ou números importantes (melhor investimento, retorno, percentual, valores em R$)
        p = re.sub(r'(melhor investimento|retorno|percentual|R\$ [\d\.,]+|destaca|investimento|percentual)', r'<strong>\1</strong>', p, flags=re.I)
        paragrafos_html.append(f'<p>{p}</p>')
    return '\n'.join(paragrafos_html)

def gerar_analise(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
    melhor = max(investimentos_finais, key=investimentos_finais.get)
    valor_melhor = investimentos_finais[melhor]
    retorno_pct = ((valor_melhor - capital) / capital) * 100
    texto = f"""
    Após análise dos cenários projetados para 5 anos, o investimento <strong>{melhor}</strong> apresenta o melhor desempenho,
    com um valor final estimado de <strong>{formatar_brl(valor_melhor)}</strong>, equivalente a um retorno de <strong>{retorno_pct:.1f}%</strong>.
    <br><br>
    O valor patrimonial do Studio, conforme normas contábeis e profissionais de investimento, representa o valor acumulado do imóvel sem considerar a renda gerada,
    ou seja, é o aumento do patrimônio bruto estimado. Neste cenário, o valor patrimonial final do Studio é <strong>{formatar_brl(patrimonio_studio_final)}</strong>.
    """
    return texto

def gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio_final):
    prompt = f"""
    Faça uma análise profissional e detalhada em linguagem clara e acessível sobre os seguintes dados financeiros:
    - Capital inicial: R$ {capital:,.2f}
    - Valor patrimonial final do Studio: R$ {patrimonio_studio_final:,.2f}
    - Investimentos finais após 5 anos:
    """
    for nome, valor in investimentos_finais.items():
        prompt += f"    - {nome}: R$ {valor:,.2f}\n"

    prompt += """
    Destaque qual foi o melhor investimento, o retorno percentual sobre o capital, e comente sobre possíveis estratégias e perfis de risco. Seja objetivo, claro e com tom consultivo.
    """

    resposta = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "Você é um analista financeiro experiente."},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    return resposta.choices[0].message.content

def render_pdf(template_src, context_dict):
    html = render_template(template_src, **context_dict)
    result = io.BytesIO()
    pisa_status = pisa.CreatePDF(io.StringIO(html), dest=result)
    if not pisa_status.err:
        result.seek(0)
        return result
    return None

@app.route("/", methods=["GET", "POST"])
def index():
    if request.method == "POST":
        capital = float(request.form["capital"])
        studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
        valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
        franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
        acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
        renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
        inflacao = float(request.form["inflacao"])

        anos = list(range(1, 6))

        patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
        renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
        studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]

        franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
        acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
        renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]

        dados = {
            "Ano": anos,
            "Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
            "Franquia": franquia,
            "Ações": acoes,
            "Renda Fixa": renda_fixa_valores
        }
        df = pd.DataFrame(dados)

        investimentos_finais = {
            "Studio": studio_total[-1],
            "Franquia": franquia[-1],
            "Ações": acoes[-1],
            "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
        }

        plt.figure(figsize=(8, 5))
        plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
        plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
        plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
        plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
        plt.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
        plt.xlabel("Ano")
        plt.ylabel("Valor (R$)")
        plt.legend()
        plt.grid(True)
        plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: f"R${x:,.0f}".replace(",", ".")))
        plt.tight_layout()

        buf = io.BytesIO()
        plt.savefig(buf, format="png")
        buf.seek(0)
        grafico_base64 = base64.b64encode(buf.getvalue()).decode("utf-8")
        buf.close()
        plt.close()

        df_formatado = df.copy()
        for col in df.columns:
            if col != "Ano":
                df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
        tabela = df_formatado.to_html(index=False, classes="table table-striped table-sm text-end", border=0)

        texto_bruto = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
        analise_final = formatar_texto_analise(texto_bruto)

        return render_template(
            "index.html",
            capital=capital,
            tabela=tabela,
            grafico=grafico_base64,
            analise_final=analise_final
        )

    return render_template("index.html")

@app.route("/gerar-pdf", methods=["POST"])
def gerar_pdf():
    capital = float(request.form["capital"])
    studio_ret = float(request.form["studio_ret"])
    valorizacao = float(request.form["valorizacao"])
    franquia_ret = float(request.form["franquia_ret"])
    acoes_ret = float(request.form["acoes_ret"])
    renda_fixa = float(request.form["renda_fixa"])
    inflacao = float(request.form["inflacao"])

    anos = list(range(1, 6))

    patrimonio_studio = [capital * ((1 + valorizacao / 100) ** ano) for ano in anos]
    renda_acumulada_studio = [capital * (((1 + studio_ret / 100) ** (12 * ano)) - 1) for ano in anos]
    studio_total = [p + r for p, r in zip(patrimonio_studio, renda_acumulada_studio)]
    franquia = [capital + (franquia_ret * ano) for ano in anos]
    acoes = [capital * ((1 + acoes_ret / 100) ** ano) for ano in anos]
    renda_fixa_valores = [capital * ((1 + renda_fixa / 100) ** ano) for ano in anos]

    dados = {
        "Ano": anos,
        "Studio (Patrimônio + Renda)": studio_total,
        "Franquia": franquia,
        "Ações": acoes,
        "Renda Fixa": renda_fixa_valores
    }
    df = pd.DataFrame(dados)

    investimentos_finais = {
        "Studio": studio_total[-1],
        "Franquia": franquia[-1],
        "Ações": acoes[-1],
        "Renda Fixa": renda_fixa_valores[-1],
    }

    buf = io.BytesIO()
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    plt.plot(anos, studio_total, label="Studio (Patrimônio + Renda)", marker="o")
    plt.plot(anos, franquia, label="Franquia", marker="o")
    plt.plot(anos, acoes, label="Ações", marker="o")
    plt.plot(anos, renda_fixa_valores, label="Renda Fixa", marker="o")
    plt.title("Projeção de Investimentos (5 anos)")
    plt.xlabel("Ano")
    plt.ylabel("Valor (R$)")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig(buf, format="png")
    buf.seek(0)
    grafico_base64 = base64.b64encode(buf.read()).decode("utf-8")
    buf.close()
    plt.close()

    df_formatado = df.copy()
    for col in df.columns:
        if col != "Ano":
            df_formatado[col] = df_formatado[col].apply(formatar_brl)
    tabela_html = df_formatado.to_html(index=False, classes="tabela", border=0)

    texto_bruto = gerar_analise_ia(investimentos_finais, capital, patrimonio_studio[-1])
    analise_final_ia = formatar_texto_analise(texto_bruto)

    context = {
        "capital": capital,
        "grafico": grafico_base64,
        "tabela": tabela_html,
        "analise_final": analise_final_ia,
        "data_hoje": datetime.now().strftime("São Paulo, %d de %B de %Y")
    }

    pdf = render_pdf("relatorio.html", context)
    if pdf:
        return send_file(pdf, mimetype="application/pdf", as_attachment=True, download_name="relatorio_investimento.pdf")
    else:
        return "Erro ao gerar PDF", 500

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT", 7860)))